k8s 学习笔记之 Pod 控制器——Horizontal Pod Autoscaler（HPA）
在之前的学习中，我们已经可以实现通过手工执行kubectl scale命令实现 Pod 扩容或缩容，但是这显然不符合 Kubernetes 的定位目标——自动化、智能化。Kubernetes 期望可以实现通过监测 Pod 的使用情况，实现 pod 数量的自动调整，于是就产生了 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）这种控制器。
HPA 可以获取每个 Pod 利用率，然后和 HPA 中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现 Pod 的数量的调整。其实 HPA 与之前的 Deployment 一样，也属于一种 Kubernetes 资源对象，它通过追踪分析 RC 控制的所有目标 Pod 的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标 Pod 的副本数，这是 HPA 的实现原理。
接下来，我们来做一个实验
1. 安装 metrics-server
metrics-server 可以用来收集集群中的资源使用情况
# 安装git [root@k8s-master01 ~]# yum install git -y # 获取 metrics-server, 注意使用的版本 [root@k8s-master01 ~]# git clone -b v0.3.6 https://github.com/kubernetes-incubator/metrics-server # 修改 deployment, 注意修改的是镜像和初始化参数 [root@k8s-master01 ~]# cd /root/metrics-server/deploy/1.8+/ [root@k8s-master01 1.8+]# vim metrics-server-deployment.yaml 按图中添加下面选项 `spec` 下的选项： hostNetwork: true `spec.containers` 下的选项 image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/metrics-server-amd64:v0.3.6 args: - --kubelet-insecure-tls - --kubelet-preferred-address-types=InternalIP,Hostname,InternalDNS,ExternalDNS,ExternalIP
# 安装 metrics-server [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl apply -f ./ # 查看 pod 运行情况 [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get pod -n kube-system metrics-server-6b976979db-2xwbj 1/1 Running 0 90s # 使用 kubectl top node 查看资源使用情况（采集数据需要一点时间） [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top node NAME CPU(cores) CPU% MEMORY(bytes) MEMORY% k8s-master01 289m 14% 1582Mi 54% k8s-node01 81m 4% 1195Mi 40% k8s-node02 72m 3% 1211Mi 41% [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl top pod -n kube-system NAME CPU(cores) MEMORY(bytes) coredns-6955765f44-7ptsb 3m 9Mi coredns-6955765f44-vcwr5 3m 8Mi etcd-master 14m 145Mi ... # 至此，metrics-server 安装完成
2. 准备 deployment 和 servie
创建 pc-hpa-pod.yaml 文件，内容如下：
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: nginx namespace: dev spec: strategy: # 策略 type: RollingUpdate # 滚动更新策略 replicas: 1 selector: matchLabels: app: nginx-pod template: metadata: labels: app: nginx-pod spec: containers: - name: nginx image: nginx:1.17.1 resources: # 资源配额 limits: # 限制资源（上限） cpu: "1" # CPU 限制，单位是 core 数 requests: # 请求资源（下限） cpu: "100m" # CPU 限制，单位是 core 数
# 创建 service [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl expose deployment nginx --type=NodePort --port=80 -n dev
# 查看 [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get deployment,pod,svc -n dev NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE deployment.apps/nginx 1/1 1 1 47s NAME READY STATUS RESTARTS AGE pod/nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 47s NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE service/nginx NodePort 10.101.18.29 <none> 80:31830/TCP 35s
3. 部署 HPA
创建 pc-hpa.yaml 文件，内容如下：
apiVersion: autoscaling/v1 kind: HorizontalPodAutoscaler metadata: name: pc-hpa namespace: dev spec: minReplicas: 1 #最小 pod 数量 maxReplicas: 10 #最大 pod 数量 targetCPUUtilizationPercentage: 3 # CPU 使用率指标 scaleTargetRef: # 指定要控制的 nginx 信息 apiVersion: apps/v1 kind: Deployment name: nginx
# 创建 hpa [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl create -f pc-hpa.yaml horizontalpodautoscaler.autoscaling/pc-hpa created # 查看 hpa [root@k8s-master01 1.8+]# kubectl get hpa -n dev NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 62s
4. 测试
使用压测工具对 service 地址192.168.x.x:xxxxx进行压测，然后通过控制台查看 hpa 和 pod 的变化
hpa 变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get hpa -n dev -w NAME REFERENCE TARGETS MINPODS MAXPODS REPLICAS AGE pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 4m11s pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 5m19s pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 1 6m50s pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 4 7m5s pc-hpa Deployment/nginx 22%/3% 1 10 8 7m21s pc-hpa Deployment/nginx 6%/3% 1 10 8 7m51s pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 9m6s pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 8 13m pc-hpa Deployment/nginx 0%/3% 1 10 1 14m
deployment 变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get deployment -n dev -w NAME READY UP-TO-DATE AVAILABLE AGE nginx 1/1 1 1 11m nginx 1/4 1 1 13m nginx 1/4 1 1 13m nginx 1/4 1 1 13m nginx 1/4 4 1 13m nginx 1/8 4 1 14m nginx 1/8 4 1 14m nginx 1/8 4 1 14m nginx 1/8 8 1 14m nginx 2/8 8 2 14m nginx 3/8 8 3 14m nginx 4/8 8 4 14m nginx 5/8 8 5 14m nginx 6/8 8 6 14m nginx 7/8 8 7 14m nginx 8/8 8 8 15m nginx 8/1 8 8 20m nginx 8/1 8 8 20m nginx 1/1 1 1 20m
pod 变化
[root@k8s-master01 ~]# kubectl get pods -n dev -w NAME READY STATUS RESTARTS AGE nginx-7df9756ccc-bh8dr 1/1 Running 0 11m nginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-cpgrv 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-8zhwk 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-rr9bn 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 Pending 0 0s nginx-7df9756ccc-g56qb 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-m9gsj 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-sl9c6 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-fgst7 0/1 ContainerCreating 0 0s nginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Running 0 19s nginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Running 0 30s nginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Running 0 21s nginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Running 0 47s nginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Running 0 33s nginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Running 0 48s nginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Running 0 66s nginx-7df9756ccc-fgst7 1/1 Terminating 0 6m50s nginx-7df9756ccc-8zhwk 1/1 Terminating 0 7m5s nginx-7df9756ccc-cpgrv 1/1 Terminating 0 7m5s nginx-7df9756ccc-g56qb 1/1 Terminating 0 6m50s nginx-7df9756ccc-rr9bn 1/1 Terminating 0 7m5s nginx-7df9756ccc-m9gsj 1/1 Terminating 0 6m50s nginx-7df9756ccc-sl9c6 1/1 Terminating 0 6m50s
本文作者：三眠
本文链接：https://www.cnblogs.com/sanmian/p/17607927.html
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